[发明专利]一种基于沙箱环境生成数据元件的方法及存储介质

说明书

本发明公开了一种基于沙箱环境生成数据元件的方法及存储介质，本发明是基于沙箱环境通过数据元件模型来生成数据元件，从而消除了原始数据中的隐私安全风险问题，使得数据元件能够作为安全流通对象，在数据元件市场进行交易流转，实现数据从生产资源向生产要素的转变，另外本发明的数据元件是通过对原始信息进行提取加工，实现了数据到信息的转换，也消除了数据应用中“不确定性”的价值，成为数据元件定价的基础，使得数据能够形成可控制、可计量、可定价的数据初级产品，为数据安全流通奠定基础，最终有效解决了现有技术中不能在数据安全的基础上实现数据元件的按需流通等问题。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别是涉及一种基于沙箱环境生成数据元件的方法及存储介质。

背景技术

数据元件作为激发数据要素流通新活力的一种新业态，越来越受到业界的关注。但是由于数据面临国家安全、隐私泄露等等的安全保障问题，所以影响了数据元件的市场流通，也导致了数据元件的有效数据供给不足，以及跨地区、跨层级、跨部门、跨业务、跨系统的综合型大工程推进难度较大的问题，所以如何实现数据的共建、共治、共享的社会治理新格局成为现在亟待需要解决的问题。

发明内容

本发明提供了一种基于沙箱环境生成数据元件的方法及存储介质，以解决现有技术中不能在数据安全的基础上实现数据元件的按需流通的问题。

第一方面，本发明提供了一种基于沙箱环境生成数据元件的方法，包括：在沙箱环境下，构建、训练并优化数据元件模型；加载优化后的数据元件模型，以对预设数据进行加工生产得到相应的数据元件，所述数据元件为通过所述数据元件模型按照预设处理方法处理而得到的具有预设功能的数据集或者数据特征；其中，构建、训练以及优化所述数据元件模型的开发环境与所述数据元件的生产环境是分离的，以避免在生产环境下的数据外泄。

可选地，所述预设处理方法包括以下中的一种或多种：数据拼接、数据合并、特征选择、分组、区间化、数据聚合、指标以及特征提取处理。

可选地，训练所述数据元件模型的训练数据是脱敏处理后的样本数据。

可选地，所述方法还包括：对生产数据元件的生产环境内的所述预设数据进行访问权限控制，并设置对所有数据操作进行留痕处理，以基于所述留痕来对数据操作进行风险识别和分析。

可选地，所述方法还包括：对所述数据元件的输出结果进行申报和审核。

可选地，构建数据元件模型，包括：基于数据元件的不同需求定义不同的数据元件，并基于所定义的数据元件申请数据资源和计算资源来进行数据元件的开发，根据数据资源的分类分机确定所开发的数据元件的开发环境，通过样本数据对所开发的不同数据元件进行训练得到所述数据元件模型。

可选地，所述方法还包括：在运行所述数据元件模型过程中，使用全量数据来对所述数据元件模型进一步进行优化，所述全量数据为所有的所述预设数据。

可选地，得到所述数据元件之后，所述方法还包括：将所述数据元件存储到预设的数据元件库，以供后续调取使用，并将所述数据元件模型同时存储到所述数据元件库内。

可选地，所述数据元件包括标准数据元件和定制数据元件，其中，所述标准数据元件为通用的数据元件，所述定制数据元件为基于预设需求而设计的数据元件。

第二方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有信号映射的计算机程序，所述计算机程序被至少一个处理器执行时，以实现上述任一种所述的基于沙箱环境生成数据元件的方法。

本发明有益效果如下：